基于二元Logistic模型對中年群體再就業影響因素的分析

胡媛媛 王遠志

摘要：在當前嚴峻的就業形勢之下，中年群體失業人數逐年增加。該文運用Spss軟件研究我國的中年群體再就業的影響因素，以W市自主擇業軍轉干部中為例，結合Logistic模型對該市自主擇業軍轉干部再就業的影響因素進行分析。研究發現，年齡、性別、專業類別等因素對再就業選擇有一定的影響。

關鍵詞：中年群體;再就業;影響因素;Logistic模型

中圖分類號：TP391? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）12-0019-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

當前，經濟建設加速增強，就業吸引力強，但中年群體的失業率卻居高不下，人數較多，保障中年群體再就業方面桎梏問題多且突出，迫切需要從理論與實踐中加以探索和分析，具有一定的研究代表性。由于軍隊轉業干部轉業到地方年齡偏大，接受新知識的能力較弱，專業技能軍地適用性不強，導致再就業成功率不高。本文以W市自主擇業軍轉干部為例，研究中年群體再就業的影響因素。潘瑋（2020）通過結構方程分析法，使用 AMOS22.0 來完成模型構建，從專業知識技能、個人觀念、實際工作學習能力、長相、就業歧視、國家政策、社會資本、薪酬福利、高校政策等多個層面進行假設驗證，分析影響就業的影響因素，進而提出對策建議。

本文針對中年群體再就業的問題，基于Spss軟件進行統計分析研究，以W市自主擇業軍轉干部為研究對象，對影響自主擇業軍轉干部再就業的各影響因素進行類比分析，通過對自主擇業軍轉干部再就業影響因素中的客觀內部因素的研究，反思這些因素對自主擇業軍轉干部的發展影響是制約還是促進以及是否對現役軍人具有激勵作用。

1 相關工作

1.1 對象和方法

選取W市自主擇業軍轉干部作為研究對象，在剔除40歲以下和60歲以上的自主擇業軍轉干部，排除病重、離世等缺乏工作能力的相關變量缺失，最終納入本次研究的共有328人。

本文以Spss軟件21.0版進行統計分析，主要以二元Logistic回歸分析W市自主擇業軍轉干部再就業影響因素。

1.2 描述性分析

運用spss軟件對數據集進行描述性分析，結果表明：328名自主擇業軍轉干部中，就業的有128 人，未就業的有200 人?；厩闆r見表1。

2 基于二元Logistics模型分析

本文研究的因變量只有已就業（定義為1）和未就業（定義為0）2個取值，是典型的0-1變量，因變量屬于定數資料，符合非線性二元回歸模型的使用條件。因此，本文選擇二元Logistic回歸對W市自主擇業軍轉干部就業影響因素進行定量分析。

2.1 因變量

將自主擇業軍轉干部是否就業作為因變量，命名為EMP，EMP=1表示轉業后再就業，EMP=0表示轉業后未就業。

2.2 自變量

結合相關文獻并參照系統采集的軍轉信息，選取8個變量作為影響因素分析，分別是年齡[x1]（age，歲）、性別[x2]（gender，1=男、0=女）、民族[x3]（Minority，1=漢族、0=少數民族）、文化程度[x4]（EDUC，1=高中及以下、2=大專、3=大學本科、4=碩士研究生、5=博士研究生）、退役金[x5]（RP，元）、軍銜[x6]（MR，級）、職級[x6]（PR，檔）、職稱[x7]（PT，級）、專業類別[x7]（Major，1=經濟類、2=管理類、3=軍事類、4=法學類、5=醫學類、6=理學類、7=其他）。

2.3 回歸方程

Logistic回歸為概率型非線性回歸模型，是研究二分類觀察結果與一些影響因素之間關系的一種多變量分析方法。設影響因變量EMP的自變量是[xk（k=1，2…，n）]，因變量取值為1 的概率是p，Logistic回歸模型概率函數為[y=lnp1-p=β0+k=1nβkxk]，[p=expβ0+k=1nβkxk1+expβ0+k=1nβkxk]，其中：[β0]為常數項;[βk（k=1，2，…，n）]為Logistic回歸模型的偏回歸系數，如果其他條件不變，偏回歸系數[βk（k=1，2，…，n）]則表示變量對[logitp]的影響程度;[xk（k=1，2…，n）]是影響自主擇業軍轉干部轉業后是否再就業的第k個因素。

2.4 模型回歸結果和擬合優度檢驗

應用SPSS21.0統計軟件對328份樣本數據進行分析。對于模型的檢驗，本文選取Hosmer and Lemeshow擬合優度檢驗。在Hosmer and Lemeshow擬合優度檢驗中，模型的卡方值為2.831，顯著性為0.944（大于0.05），表明模型擬合的效果較好。所以，本文選取的回歸模型可以很好地反映自主擇業軍轉干部再就業的情況。

Hosmer and Lemeshow擬合優度檢驗結果見表2。

二元Logistic回歸分析結果見表3。

根據表3中sig的值，在5%的顯著水平下剔除不顯著的變量，可得自主擇業軍轉干部再就業的二元Logistic回歸模型為[logitp=64.701-0.797x1-8.137x2-0.004x5]。

3 研究結果

根據Logistic模型分析的結果可以看出，影響自主擇業干部就業的主要因素有年齡、性別、退役金高低、專業類別。文化程度、政治面貌、軍齡、職級、職稱級別等因素對就業沒有顯著影響。

3.1 年齡對自主擇業干部就業的影響

由表3可以看出，年齡因素（Age）對應的sig值是0.000。表明年齡對自主擇業軍轉干部就業有顯著影響，偏回歸系數是負值，表明年齡越大，選擇就業的可能性越弱，年齡越小，選擇再就業的可能性越大。因為自主擇業干部的年齡結構偏大，均數是48歲，生活壓力較小，有的軍轉干部轉業時的年齡已經接近60歲退休年齡，再加上退役金普遍在6000元以上，滿足了普通家庭的正常消費，所以年齡越大的自主擇業干部求職動機相對較弱。

3.2 性別對自主擇業干部就業的影響

由表3可以看出，性別因素（Gender）對應的sig值是0.001。表明性別對自主擇業軍轉干部就業有顯著影響，偏回歸系數是負值，表明相對于女性軍轉干部，男性軍轉干部的就業率更高。在自主擇業軍轉干部中，女性軍轉再次就業創業的比例又明顯低于男性，可以理解為女性更多考慮家庭，對退役金滿意度較高，趨于選擇更安逸穩定的生活狀態。

3.3 退役金對自主擇業干部就業的影響

由表3可以看出，退役金因素（Rp）對應的sig值是0.000。表明對自主擇業軍轉干部就業有顯著影響，偏回歸系數是負值，表明退役金越高，選擇就業的動機越弱，退役金越低，選擇再就業的動機越大。

3.4 專業類別對自主擇業軍轉干部就業的影響

由表3可以看出，專業類別（Major）對應的sig值是0.000。表明專業類別對自主擇業軍轉干部就業有顯著影響。其中，專業類別1（經濟類）和專業類別4（法學類）的偏回歸系數為正，說明對就業有正向影響，專業類別3（軍事類）偏回歸系數是負值，對就業有負向影響。說明軍事類專業集中，軍轉干部知識結構的軍地通用性弱也是造成軍轉干部再就業率低的主要因素。

3.5 文化程度對自主擇業軍轉干部的影響

由表3可以看出，文化程度（EDUC）對軍轉干部就業沒有顯著影響。但是EDUC5（博士及以上學歷）對就業有顯著的負影響，說明軍轉中的高學歷人才就業率反而低。一方面可能是W地區針對博士的崗位較少;另一方面可能是博士對崗位、薪水、福利的預期與現實給付的差距太大，由此造成了軍轉干部中博士等高級人才就業率低的局面。

3 結束語

自主擇業軍轉干部盡管作為部隊的高素質人才，轉業后的就業率并不高。其中，年齡、性別、退役金水平、專業類別對自主擇業軍轉干部是否能成功再就業有顯著影響。主要原因是自主擇業干部年齡結構普遍偏大缺乏年齡優勢，退役金水平較高滿足了收入期望，專業軍地通用性不強等影響了就業動機，限制了擇業范圍。為了推動自主擇業軍轉干部轉業后順利就業，地方政府應該加大對軍轉干部再就業的政策扶持力度，提高軍轉再就業、再創業的積極性。同時，加強對自主擇業干部的就業技能培訓，解決軍轉干部中專業在就業中軍地適用性不強的問題，有效釋放人才資源活力，推動地方經濟持續健康發展。

參考文獻：

[1] 額爾登高娃.低齡老年人再就業權益保障問題與對策研究[J].就業與保障，2020（23）：186-187.

[2] 趙婷.東營地區中年人再就業影響因素分析及對策研究[D].上海：上海工程技術大學，2019.

[3] 田亞飛.高齡勞動者就業問題[J].市場周刊，2021，34（1）：174-176.

[4] 劉永魁.我國公共就業服務研究綜述[J].中國人事科學，2021（1）：64-73.

[5] 劉燁.美國退役軍人就業制度研究[D].武漢：華中師范大學，2019.

[6] 周露晶.積極福利視角下退役士兵就業扶持的政策研究——以Y市為例[D].南京：南京理工大學，2017.

[7] 北京師范大學"退役軍人再就業能力模型建構與培訓機制研究"課題組.退役軍人再就業培訓機制研究[J].中共鄭州市委黨校學報，2020（4）：73-76.

[8] 潘瑋.基于結構方程模型的大學生就業能力影響因素分析[J].對外經貿，2020（7）：115-117，124.

[9] 胡宗威，肖云.基于二元Logistic回歸分析的金融人才需求及變化研究[J].河北企業，2021（2）：114-116.

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